Trường đại học
Ho Chi Minh City University of Technology and EducationChuyên ngành
Computer EngineeringNgười đăng
Ẩn danhThể loại
Graduation thesis2024
Phí lưu trữ
30.000 VNĐMục lục chi tiết
Tóm tắt
Nghiên cứu này tập trung vào việc tích hợp nhận diện khuôn mặt và cử chỉ tay để điều khiển các thiết bị gia đình thông minh. Nhận diện khuôn mặt được sử dụng để xác thực quyền truy cập, trong khi cử chỉ tay cung cấp giao diện điều khiển trực quan và không cần chạm. Sự kết hợp này không chỉ nâng cao bảo mật mà còn tối ưu hóa trải nghiệm người dùng, đặc biệt trong các môi trường như nhà ở, văn phòng và công nghiệp.
Công nghệ nhận diện khuôn mặt đóng vai trò chính trong việc kiểm soát truy cập. Hệ thống sử dụng camera để xác thực danh tính người dùng, loại bỏ nhu cầu sử dụng chìa khóa vật lý hoặc thẻ truy cập. Công nghệ này dựa trên các thuật toán trí tuệ nhân tạo và học máy, đảm bảo độ chính xác cao và khả năng xử lý thời gian thực. Điều này không chỉ tăng cường bảo mật mà còn mang lại sự tiện lợi cho người dùng.
Công nghệ nhận diện cử chỉ tay cho phép người dùng điều khiển các thiết bị như đèn và quạt thông qua các cử chỉ tay cụ thể. Hệ thống sử dụng công nghệ cảm biến và xử lý hình ảnh để nhận diện và phân tích các cử chỉ, từ đó gửi tín hiệu điều khiển đến thiết bị. Giao diện này không chỉ trực quan mà còn giúp tiết kiệm năng lượng bằng cách cho phép điều chỉnh chính xác các điều kiện môi trường.
Nghiên cứu đề xuất một hệ thống tích hợp IoT và công nghệ nhận diện để tạo ra một môi trường nhà thông minh hoàn chỉnh. Hệ thống bao gồm các thành phần như Raspberry Pi 4, ESP32, và các thiết bị gia đình được kết nối qua Wi-Fi. Raspberry Pi 4 đảm nhiệm việc xử lý hình ảnh và nhận diện, trong khi ESP32 quản lý việc điều khiển thiết bị và kết nối cơ sở dữ liệu.
Hệ thống được thiết kế với kiến trúc phân tán, trong đó Raspberry Pi 4 xử lý các tác vụ nhận diện hình ảnh và cử chỉ tay, còn ESP32 đảm nhiệm việc điều khiển thiết bị và kết nối với cơ sở dữ liệu. Sự phân chia này đảm bảo hiệu suất tối ưu và khả năng mở rộng hệ thống.
Hệ thống cung cấp một giao diện người dùng trực quan và dễ sử dụng, cho phép người dùng điều khiển thiết bị từ xa thông qua ứng dụng dựa trên web. Giao diện này kết nối với cơ sở dữ liệu để cung cấp thông tin và tùy chọn quản lý linh hoạt, đảm bảo trải nghiệm người dùng mượt mà và hiệu quả.
Hệ thống này mang lại nhiều lợi ích thực tiễn, bao gồm cải thiện bảo mật, tăng cường tiện ích và tối ưu hóa sử dụng năng lượng. Tự động hóa gia đình thông qua nhận diện khuôn mặt và cử chỉ tay không chỉ giúp quản lý môi trường sống một cách thông minh mà còn mở ra nhiều ứng dụng tiềm năng trong các lĩnh vực khác như y tế, giáo dục và công nghiệp.
Việc sử dụng nhận diện khuôn mặt giúp tăng cường bảo mật bằng cách xác thực danh tính người dùng một cách chính xác. Đồng thời, cử chỉ tay mang lại sự tiện lợi bằng cách cho phép điều khiển thiết bị mà không cần chạm, đặc biệt hữu ích trong các tình huống cần vệ sinh cao.
Hệ thống cho phép người dùng điều chỉnh chính xác các điều kiện môi trường như ánh sáng và nhiệt độ, giúp tiết kiệm năng lượng hiệu quả. Điều này không chỉ giảm chi phí mà còn góp phần bảo vệ môi trường.
Bạn đang xem trước tài liệu:
Facial recognition and hand gestures to control home appliances
Tài liệu "Nhận diện khuôn mặt và cử chỉ tay để điều khiển thiết bị gia đình" giới thiệu một hệ thống thông minh kết hợp công nghệ nhận diện khuôn mặt và cử chỉ tay để điều khiển các thiết bị gia đình một cách tự động và tiện lợi. Phương pháp này không chỉ nâng cao trải nghiệm người dùng mà còn tối ưu hóa quy trình quản lý thiết bị, mang lại sự an toàn và hiệu quả. Đặc biệt, việc ứng dụng các thuật toán học sâu và xử lý hình ảnh giúp hệ thống hoạt động chính xác và ổn định trong nhiều điều kiện môi trường khác nhau.
Để hiểu rõ hơn về các kỹ thuật nhận diện khuôn mặt, bạn có thể tham khảo Luận văn thạc sĩ hcmute ứng dụng mạng học sâu cho nhận diện khuôn mặt, nơi phân tích chi tiết về các mô hình học sâu trong lĩnh vực này. Ngoài ra, Đồ án hcmute xây dựng hệ thống nhận diện khuôn mặt và cảm xúc dùng mạng nơ ron tích chập cung cấp cái nhìn sâu hơn về việc tích hợp nhận diện cảm xúc vào hệ thống. Cuối cùng, Luận văn thạc sĩ khoa học máy tính nhận diện khuôn mặt người sử dụng wavelet và principle component analysis pca sẽ giúp bạn khám phá các phương pháp truyền thống nhưng vẫn hiệu quả trong nhận diện khuôn mặt.
Những tài liệu này sẽ mở rộng kiến thức của bạn về công nghệ nhận diện khuôn mặt và các ứng dụng liên quan, từ đó giúp bạn hiểu sâu hơn về chủ đề này.